How to cite: Ismail  Ramli,  Al  Amin,  Hamka  Munir  (2022)  Manajemen  Kolaborasi  dan  Komitmen  Perusahaan  Dalam Operasional  Pelabuhan  Sebagai  Bentuk  Implementasi  Smart  Port, (7)  09, Doi 10.36418/syntax- literate.v7i9.9489
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 09, September 2022

## PEMBUATAN SISTEM KONTROL FUZZY LOGIC PADA MESIN PENGERING
Ismail Ramli 1* , Al Amin 2 , Hamka Munir 3
1* Jurusan Teknik Alat Berat, Politeknik Negeri Nunukan, Indonesia
2,3 Jalan Gang Limau Nunukan, Indonesia Email: 1* Ismailramli001@gmail.com, 2 anta_m@ymail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  prototipe  sistem  kontrol  yang  dapat diterapkan  pada  sistem  hibrid  menggunakan  sinar  matahari  dan  gas  LPG  untuk menjaga kestabilan dan kelangsungan dengan metode logika fuzzy. Metode  yang digunakan meliputi desain kolektor surya, pengantaran gas, desain sistem kontrol menggunakan metode logika fuzzy, uji fungsional, dan uji kinerja. Parameter yang diukur  dalam  uji  pengering  melibatkan  suhu  udara,  kecepatan  aliran  udara, konsumsi  energi  gas  LPG,  dan  pengurangan  berat  bahan.  Hasil  pengukuran digunakan  untuk  menghitung  energi  pengeringan,  efisiensi  pengering,  dan  kadar air. Dari observasi yang dilakukan pada sistem kontrol logika fuzzy, kadar air sagu berkurang  dari  44,17%ww  menjadi  6,52%ww  setelah  dikeringkan  selama  4  jam pada suhu stabil 58 0C dengan konsumsi gas LPG sebanyak 0,37 kg. Sementara itu, dengan  menggunakan  energi  surya,  kadar  air  sagu  berkurang  dari  44,17%  wt menjadi  5,69%  wt  setelah  dikeringkan  selama  10  jam.  Penggunaan  daya  hibrida memungkinkan penghematan energi, overshoot kecil, dan suhu yang stabil.
Kata Kunci: logika fuzzy, pengeringan, kadar air

## Abstract
The purpose of this research is to produce a prototype control system that can be applied  to  a  hybrid  system  using  sunlight  and  LPG  gas  to  keep  it  stable  and continuous with the fuzzy logic method. The methods used include solar collector design, gas waiting, control system design using fuzzy logic method, functional test and  performance  test.  Parameters  measured  in  the  dryer  test  include  air temperature, air flow velocity, LPG gas energy consumption and material weight reduction.  The  measurement  results  are  used  to  calculate  drying  energy,  dryer efficiency  and  moisture  content.  From  the  observations  made  on  the  fuzzy  logic control system, the water content of sago decreased from 44.17%ww to 6.52%ww after  being  dried  for  4  hours  at  a  stable  temperature  of  58  0C  with  LPG  gas consumption  of  0.37  kg.  Meanwhile,  by  using  solar  energy,  the  water  content  of sago decreased from 44.17% wt to 5.69% wt after being dried for 10 hours. The
use  of  hybrid  power,  the  dryer  can  save  energy,  small  overshoot,  and  stable temperature.

## Keywords: fuzzy logic, drying, moisture content

## Pendahuluan
Pada  abad  modern  ini,  dimana  sumber  energi  semakin  menipis,  penghematan penggunaan  tenaga  pada  alat  atau  alat  mendapat  perhatian  khusus  misalnya  dengan menggunakan  tenaga hibrid  yaitu  menggunakan  dua  atau  lebih  sumber  tenaga  untuk menggerakkan  sebuah  alat.  Syarat  menghibrid  energi  untuk  alat    adalah  energi  yang sifatnya  dapat  diperbaharui    (air,  angin,  surya)  dengan  energi  yang  sifatnya kontinyu seperti energi fosil (batu bara, gas atau minyak), tujuannya adalah agar kinerja alat yang digerakkan tidak menurun dan energi fosil dapat dihemat.
Pengabungkan  dua  atau  lebih  sumber  energi  pada  sistem  dapat  menyebabkan sistem menjadi multivariabl e tidak linear, tidak menentu, kompleks, tidak pasti atau kabur ( fuzzy ). Menurut Negnevitsky (2005) sistem yang kabur hanya dapat dikendalikan dengan menerapkan sistem cerdas seperti sistem neural network,expert , atau fuzzy logic.
Penelitian-penelitian yang berhubungan dengan hibrid energi surya dan gas LPG telah dilakukan oleh  Bayu S. Sinadia (2018) yaitu  perancangan sistem kontrol fuzzy- expert pada alat pengering pangan bertenaga hibrid surya dan LPG dengan satu masukan dan  satu  keluaran.  Berdasarkan  pada  hal-hal  di  atas,  maka  dirasa  perlu  menerapkan metode kendali sistem hibrid energi  matahari dan gas LPG untuk alat pengering pangan dengan 2 masukan dan 2 keluaran.

## Metode Penelitian
Bahan  yang  digunakan  untuk  membuat  alat  pengering  diantaranya  yaitu  baja ringan  U  13  mm,  aluminium  lembaran  tebal  0.9  mm,  glasswool,  kaca aclyric 5  mm, sekrup, baut, paku kelling, pipa, lem kaca, pemantik, Blawer 3 inci, pipa paralon 3 inchi, plat stainless steel doof, kompor gas. besi siku, komponen elektronik, mikrokontroller, kabel  coax,  kabel  listrik,  PCB,  Selang  gas,  Gas  LPG  3  kg,  pemantik  elektronik  dan Solenoid.  Bahan yang digunakan untuk uji kinerja alat pengering adalah sagu
Alat yang digunakan untuk pembuatan alat pengering adalah peralatan bengkel, solar  power  meter (0.1W/m²), anemometer (0,1  m/dt),  timbangan  digital  (0,01g), data loger, dan softwere (Matlab, Codevision)

## Perancangan Perangkat Keras Sistem Kontrol Fuzzy
Perancangan perangkat keras kontrol katup gas  berbasis fuzzy dimana katup gas (solenoid)  di  rangkai  menjadi  rangkaian  seri  dan  pararel,  sehingga  dapat  mensuplai berbagai  daya  untuk  kebutuhan  energi  ruang  pengering.  Untuk  menghasilkan  daya  0 sampai  daya maximun digunakan  kontrol fuzzy ,  dan  penggunaannya  menggunakan baypass pada solenoid.

## Merancang Perangkat Lunak (Software) Kontrol Fuzzy
Dalam pengembangan sistem kendali logika fuzzy multivariabel, didisain metode kontrol fuzzy yaitu 2 masukan dan 2 keluaran. Sistem 2 masukan terdiri dari Suhu Ruang Pengering (T 1 )  dan Suhu Kolektor (T 2 )  . Sementara keluarannya adalah daya (w) dan bukaan katub ( 0 ).

## Pengujian Alat
Pengujian  alat  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  hasil  rancangan  perangkat keras dan kaidah-kaidah fuzzy ini dapat menjalankan alat simulasi sistem hibrid tenaga surya  dan  gas  sudah  sesuai  dengan  fungsi  yang  diharapkan  dan  menghasilkan  kinerja yang baik. Pelaksanaan pengujian ini dilakukan dengan dua tahapan yaitu uji fungsional dan uji kinerja.

## Hasil dan Pembahasan
Deskrpsi Mesin Pengering

## Hasil Simulasi Kaidah-Kaidah Kontrol Fuzzy 2  Masukan, 2 Keluaran di program
Matlab

## Uji kinerja Alat
Dari  hasil  pengamatan  terbukti  bahwa  dengan  system  kontrol fuzzy dapat mengandalikan  suhu  sesuai  dengan  setting  point,  waktu  menetap  cukup  pendek, offershoot 64 0 C menit  dan tidak melebihi 69 0 C karena pada suhu tersebut  akan terjadi gelatinisas i  (Cecil,  dkk.  1982).  Walaupun  terjadi  offset  58 O C  (3%  dari  setting  point) namun kecil dari 5 %,  menurut Ogatta (1996) bahwa system offset terjadi antara 2%  - 5%.
Hasil  perhitungan  diketahui  bahwa  dengan  menggunakan  energi  matahari  laju pengeringan  pada  hari  pertama  sebesar  0,028  gr/menit  sementara  hari  kedua  sebesar 0,026 gr/menit. Menggunakan gas LPG dan hibrid adalah  laju pengeringan adalah 0,038 gr/menit.
Dari hasil pengamatan yang dilakukan diketahui bahwa waktu yang dibutuhkan untuk  menurunkan  kadar  air  sagu  dengan  menggunakan  energi  surya  dari  44,17%BB menjadi 5,72%BB adalah 10 jam selama 2 hari dimana 5 jam hari pertama dan 5 jam hari kedua dimulai jam 10.00 Wita sampai 15,00 Wita.
Menggunakan gas LPG ( non hibrid) penurunan kadar air dari 44,17%BB menjadi 6,64%BB  adalah  4  jam,  sementara  dengan  hibrid  penurunan  kadar  air  dari  44,17%BB menjadi 6,52%BB adalah 4 jam.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  pada  mesin  pengering  bertenaga  hibrid,  dapat disimpulkan  bahwa  telah  berhasil  dirancang  sistem  pengendali  multivariable  yang memenuhi kriteria, seperti overshoot relatif yang kecil, suhu yang stabil, dan offset relatif yang minim. Lama pengeringan antara metode hibrid dan non-hibrid (gas LPG) terbukti setara,  sementara  metode  tenaga  matahari  memerlukan  waktu  lebih  lama.  Penggunaan metode hibrid mampu menghemat 50% konsumsi gas LPG, terutama dalam kondisi cuaca berubah-ubah seperti saat berawan. Selain itu, penelitian ini menunjukkan bahwa tidak terjadi perubahan warna pada bahan yang dikeringkan selama proses pengeringan.

## BIBLIOGRAFI
Ahmad  A. 2012. Pengendali Cerdas Berbasis Real Time Monitoring (RTM) pada Sistem Pengisian  Tangki  Air .  Jurusan  Teknik  Elektro  Fakultas  Teknik  Universitas Hasanuddin : Makasar.
Jang, J.-S. R. (1993). ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System. IEEE Transactions  on  Systems,  Man,  and  Cybernetics,  23(3),  665–685. doi:10.1109/21.256541
Wang, L. (1997). A Course in Fuzzy Systems and Control. Prentice Hall.
Yager, R. R., & Filev, D. P. (1994). Essentials of Fuzzy Modeling and Control. Wiley- IEEE Press.
Mamdani, E. H.,  & Assilian, S. (1975).  An Experiment  in  Linguistic Synthesis  with  a Fuzzy Logic Controller. International Journal of Man-Machine Studies, 7(1), 1– 13. doi:10.1016/s0020-7373(75)80002-2
Passino, K. M. (1998). Fuzzy Control. Addison-Wesley.
Zimmermann, H.-J. (2001). Fuzzy Set Theory—and Its Applications (4th ed.). Kluwer Academic Publishers.
Klir, G. J., & Yuan, B. (1995). Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications. Prentice Hall.
Lee, C. C. (1994). Fuzzy Logic in Control Systems: Fuzzy Logic Controller—Part I. IEEE Transactions  on  Systems,  Man,  and  Cybernetics,  20(2),  404–418. doi:10.1109/21.281974
Tanaka,  K.,  &  Sugeno,  M.  (1985).  Stability  Analysis  and  Design  of  Fuzzy  Control Systems.  Fuzzy  Sets  and  Systems,  45(2),  135–156.  doi:10.1016/0165- 0114(92)90308-r
Kosko, B. (1992). Neural Networks and Fuzzy Systems: A Dynamical Systems Approach to Machine Intelligence. Prentice Hall.
Juang, C.-F., & Lin, C.-T. (1998). An Online Self-Constructing Neural Fuzzy Inference Network and Its Applications. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 6(1), 12– 32. doi:10.1109/91.660901
Nguyen, H. T., & Walker, E. A. (2006). A First Course in Fuzzy Logic (3rd ed.). CRC Press.
Ross, T. J. (2010). Fuzzy Logic with Engineering Applications. Wiley.
Klir, G. J., & Folger, T. A. (1988). Fuzzy  Sets,  Uncertainty, and Information. Prentice Hall.
Zhang, H. (2014). Fuzzy Logic Toolbox™ User’s Guide. MathWorks.
Fajri  Zufa.  2012. Perbandingan  sistem  inferensi  fuzzy  metode  mamdani  dan  metode sugeno Dalam memprediksi laju inflasi . Universitas Brawijaya : Malang.
Hendra.  2012.  Komponen  Sistem  Kontrol  Sensor  Gas  LPG  .  Bandung  .  FT  Elekktro- Universitas Kristen Maranatha: Bandung.
Kusumadewi  Sri.  Hartati  Sri.  2016. Neuro-Fuzzy Integrasi  Sistem  Fuzzy  dan  Jaringan Syaraf Edisi 2 . Graha Ilmu : Yogyakarta.
Ogata, Katsuhiko. 2016. Modern Control Engineering (Teknik Kontrol Automatik). (Alih bahasa: Edi Laksono) . Jakarta: Erlangga.
Wang L X. 1997. A course In Fuzzy System and Control . Prentice-Hall International, Inc.
Copyright holder: Ismail Ramli, Al Amin, Hamka Munir (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: